train_input=pd.read_excel('test.xlsx', nrows=100, usecols=[0,1, 2, 3, 4, 5, 6,7,8,9,10,11,12,13,14,15, 16,17,18,19,20,21, 22, 23, 24, 25, 26,27,28,29,30,31, 32, 33, 34]) test_input=pd.read_excel('test.xlsx', skiprows=99, nrows=50, usecols=[0,1, 2, 3, 4, 5, 6,7,8,9,10,11,12,13,14,15, 16,17,18,19,20,21, 22, 23, 24, 25, 26,27,28,29,30,31, 32, 33, 34]) train_output=pd.read_excel('result.xlsx', nrows=100, usecols=[0]) test_output=pd.read_excel('result.xlsx', skiprows=99, nrows=50, usecols=[0])

根据你提供的代码片段，你正在使用`pandas`库中的`read_excel()`函数从Excel文件中读取数据。

首先，你使用`pd.read_excel()`函数读取名为"test.xlsx"的Excel文件的前100行，选择了列索引为0到34的列，并将结果存储在`train_input`中。这将创建一个包含100行数据的DataFrame。

接下来，你使用相同的方法，但使用了`skiprows=99`参数来跳过前99行，并只读取接下来的50行数据。同样，你选择了列索引为0到34的列，并将结果存储在`test_input`中。

然后，你使用`pd.read_excel()`函数从名为"result.xlsx"的Excel文件中读取数据。对于`train_output`，你选择了前100行的第0列数据；对于`test_output`，你选择了从第99行开始的50行数据的第0列。

通过这些操作，你成功地读取了Excel文件中的数据，并将其存储在相应的变量中。这些变量可以在后续的训练和测试过程中使用。

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